"फ़ीचर इंजीनियरिंग: मॉडल प्रदर्शन में सुधार" है, मशीन लर्निंग में फ़ीचर इंजीनियरिंग के महत्वपूर्ण पहलू पर केंद्रित है। यह बताता है कि कैसे कच्चे डेटा को सार्थक विशेषताओं में बदलना मॉडल की भविष्य कहनेवाला शक्ति को बढ़ाता है। स्रोत में डेटा को समझना, सुविधा का चयन करना, सुविधा को बदलना और नई सुविधाओं का निर्माण करना जैसे प्रमुख चरण शामिल हैं। इसमें अधिक फिटिंग और कम्प्यूटेशनल जटिलता जैसी चुनौतियों पर भी चर्चा की गई है। कुल मिलाकर, दस्तावेज़ इस बात पर जोर देता है कि प्रभावी फ़ीचर इंजीनियरिंग कैसे अधिक सटीक और व्याख्या योग्य मॉडल की ओर ले जाती है।

मशीन लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की अवधारणाओं पर केंद्रित है, जो डेटा पर बेहतर प्रदर्शन करने वाले मॉडल बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं। ओवरफिटिंग तब होती है जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा में शोर को बहुत करीब से सीखता है, जिससे नए डेटा पर खराब प्रदर्शन होता है, जबकि अंडरफिटिंग तब होती है जब एक मॉडल बहुत सरल होता है और डेटा में अंतर्निहित पैटर्न को कैप्चर करने में विफल रहता है। स्रोत मॉडल जटिलता को संतुलित करने के लिए विभिन्न रणनीतियों का विवरण देता है, जैसे क्रॉस-वैलिडेशन, रेगुलराइज़ेशन, फ़ीचर सिलेक्शन, प्रूनिंग, और सरल मॉडल का उपयोग करना। अंत में, यह मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग दोनों से बचने के महत्व पर जोर देता है ताकि मजबूत मॉडल विकसित किए जा सकें जो अप्रशिक्षित डेटा पर भी अच्छा प्रदर्शन करें।

डीप लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक क्षेत्र है जो डेटा को संसाधित करने के लिए बहु-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। यह मानव मस्तिष्क के कार्यप्रणाली की नकल करता है, डेटा से पैटर्न सीखता है और विभिन्न उद्योगों में निर्णय लेने में सहायता करता है। डीप लर्निंग में डेटा इनपुट, फीचर एक्सट्रैक्शन, मॉडल प्रशिक्षण और आउटपुट जैसे चरण शामिल हैं। इसके अनुप्रयोगों में स्वास्थ्य सेवा, मोटर वाहन, वित्त, मनोरंजन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं। हालांकि, डीप लर्निंग को बड़ी मात्रा में डेटा और उच्च कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, और इसकी व्याख्या करना कठिन हो सकता है।